摘要
随着生物学领域的快速发展，生物文献的数量呈爆炸式增长，如何高效地对这些文献进行分类，以便研究人员快速准确地获取所需信息，成为了一个亟待解决的问题。
为此，本文围绕生物文献分类系统的设计与实现展开研究，首先介绍了生物文献分类的相关概念，包括文献分类方法、自然语言处理、机器学习等；其次，对现有的生物文献分类方法进行了综述，分析了传统方法和基于机器学习方法的优缺点；接着，详细介绍了本系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、总体架构设计、数据处理模块、分类模型构建以及用户界面设计等关键环节；最后对系统进行了测试与评估，验证了系统的有效性和实用性。
关键词：生物文献分类；自然语言处理；机器学习；系统设计
#1.1生物文献分类生物文献分类是指根据文献的内容、主题、学科等属性，将其划分到预先定义好的类别体系中的过程。
有效的文献分类可以帮助研究人员快速定位所需信息，提高信息检索效率，促进知识发现。
#1.2自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在生物文献分类中，NLP技术可用于文本预处理、特征提取、语义分析等方面，提升分类效果。
#1.3机器学习机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能的核心，其致力于通过算法使计算机从数据中自动学习，并利用学习到的知识对新数据进行预测或判断。
在生物文献分类中，机器学习算法可以用来构建分类模型，自动地对文献进行分类。
常见的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、神经网络等。
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